Investigadores de la Universidad de Co ell (EEUU) habían elaborado un videojuego en línea, llamado TellMeDave, que permite a voluntarios entrenar a un robot para que realice una tarea y asociar distintas acciones con las indicaciones proporcionadas en un lenguaje cotidiano. Al guiar al robot en la ejecución de la tarea, el voluntario entrena un algoritmo de aprendizaje de máquinas para que el robot pueda realizar la misma tarea de nuevo. Y este comportamiento aprendido se guarda en un repositorio central llamado RoboBrain al que pueden acceder otros robots (ver Un 'cerebro robótico' para dominarlos a todos).
Hace algún tiempo, mediante esta plataforma, un tipo de robot de investigación llamado PR2 fue entrenado para realizar varias sencillas tareas de demostración, incluido recoger varias tazas de una mesa y colocarlas encima de unos platos hondos colocados boca abajo. A varios cientos de millas de distancia, en un laboratorio de la Universidad de Brown (EEUU), un tipo distinto de robot, llamado Baxter, ha utilizado lo que aprendió PR2 para averiguar cómo ejecutar la misma tarea en otro ento o distinto.
El trabajo es parte de un esfuerzo por averiguar cómo los robots podrían compartir información de manera útil. Eso podría reducir la necesidad de una programación minuciosa, y también permitiría que se adapten rápidamente cuando se enfrenten a una nueva tarea o un ento o desconocido.
"Nos lleva en una dirección interesante", dice Stefanie Tellex, una profesora adjunta de la Universidad de Brown, cuyo grupo habilitó al robot Baxter para el aprendizaje. "Cuando colocas a un robot en una situación nueva – y en el mundo real sucede en cada habitación a la que entre el robot – de alguna manera quieres que el robot demuestre comportamientos autónomos".
En una ponencia del Simposio de Robótica de la Zona de la Bahía celebrado en la Universidad de Califo ia en Berkeley (EEUU), Ashutosh Saxena, que lideró el desarrollo de TellMeDave y RoboBrain, dijo que en el futuro los robots compartirán cada vez más información. "Intentamos hacer que los robots aprendan y compartan sus conocimientos", dijo. "Diferentes robots pueden aportar y extraer conocimientos de la base de datos [RoboBrain]".
El reto clave de la transferencia del aprendizaje entre los autómatas de ambasuniversidades fue que los dos robots son completamente distintos físicamente, lo que significa que los comandos de bajo nivel, como los que especifican la postura que debe asumir cada articulación para agarrar una taza, no concuerdan. El grupo de Tellex tuvo que elaborar un plan que permitiría que los comandos se transfieran entre las dos plataformas.
Finalmente, dice, lo ideal sería que un robot averiguase cómo traducir estos datos por sí mismo, basándose en cómo se compara su cuerpo físico con el de otro robot. "Esto es lo que todos queremos conseguir, y realmente es un pasito pequeño hacia esa visión", dice Tellex. "Quedan muchos retos técnicos por resolver".
Nick Roy, un profesor del CSAIL del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, EEUU), dice que muchos investigadores, incluidos varios del propio MIT, se interesan en lograr los robots compartan conocimientos entre ellos. Aumentar el ancho de banda y la capacidad de la computación en la nube promueve este objetivo: "Al adquirir la capacidad de lidiar con cada vez más datos de inte et, se ha vuelto más viable tener este tipo de representación de [conocimientos] compartidos. Un reto al que la comunidad robótica aspira desde hace mucho tiempo".
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